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Fewer Gradients for Policy Evaluation using SVRG

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简介：
本文提出了一种使用SVRG（Stochastic Variance Reduced Gradient）方法来减少策略评估中梯度计算量的方法，从而提高强化学习算法效率。 “用于梯度评估较少的政策评估的SVRG”的代码依存关系包括：blas=1.0=mkl, ca-certificates=2020.10.14=0, certifi=2020.11.8=py36hecd8cb5_0, cffi=1.14.4=py36h2125817_0, intel-openmp=2019.4=233, libcxx=10.0.0=1, libedit=3.1.20191231=h1de35cc_1, libffi=3.3=hb1e8313_2, mkl=2019.4=233, mkl-service=2.3.0=py36h9ed2024_0, mkl_fft=1.2.0=py36hc64f4ea_0, mkl_random=1.1.1=py36h959d312_0, ncurses=6.2=h0。

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  • Fewer Gradients for Policy Evaluation using SVRG
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    本文提出了一种使用SVRG（Stochastic Variance Reduced Gradient）方法来减少策略评估中梯度计算量的方法，从而提高强化学习算法效率。 “用于梯度评估较少的政策评估的SVRG”的代码依存关系包括：blas=1.0=mkl, ca-certificates=2020.10.14=0, certifi=2020.11.8=py36hecd8cb5_0, cffi=1.14.4=py36h2125817_0, intel-openmp=2019.4=233, libcxx=10.0.0=1, libedit=3.1.20191231=h1de35cc_1, libffi=3.3=hb1e8313_2, mkl=2019.4=233, mkl-service=2.3.0=py36h9ed2024_0, mkl_fft=1.2.0=py36hc64f4ea_0, mkl_random=1.1.1=py36h959d312_0, ncurses=6.2=h0。
     
  • 多主体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients, MADDPG)...
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    简介：MADDPG是一种用于解决多智能体系统协同决策问题的强化学习算法，通过扩展DDPG框架实现多个交互代理同时学习最优策略。 多代理深确定性策略梯度（MADDPG）算法的Pytorch实现是基于我在论文《针对混合合作竞争环境的多主体Actor评论家》中的研究提出的。该实现需要安装多代理粒子环境（MAPE）。建议创建一个包含MAPE依赖项的新虚拟环境，因为这些依赖可能已经过时。 推荐使用PyTorch 1.4.0版本运行此程序，因为在计算批评者损失时使用的就地操作在最新版的PyTorch中似乎存在问题。为了方便主文件能够访问到make_env函数，请将主存储库克隆至与MAPE相同的目录下。有关本教程的具体内容和视频演示可以在相关资源页面找到。
     
  • LDAC-Decoder-Evaluation-Kit-Library-for-ADK6.4.0-E.pdf
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    这段文档是关于索尼LDAC解码评估工具包库针对ADK 6.4.0版本的说明和使用指南，适用于开发者深入理解并优化LDAC音频编解码器性能。 基于QCC51XX平台的Sony LDAC算法移植指引提供了详细的步骤和建议，帮助开发者将索尼LDAC音频编解码器技术成功地集成到高通QCC51XX系列蓝牙芯片上。该文档涵盖了从环境搭建、代码修改到测试验证等各个阶段的关键点和技术细节，旨在为希望提升无线音质体验的工程师提供实用参考和支持。
     
  • Unlimited JCE Policy for JDK 6, 7, and 8
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    本文探讨了Java Development Kit (JDK) 版本6、7和8中的不受限制的Java控制台策略（Unlimited JCE Policy）的配置与使用，帮助开发者掌握如何安装并应用这些策略文件来增强加密功能。 Java Cryptography Extension (JCE) 是 Java 平台标准版（Java SE）的一部分，它提供高级加密算法和服务，使得开发者能够实现安全的加密功能。在早期版本中，JCE 有一个默认“有限强度”的限制，即可使用的最大密钥长度受限于128位。这种限制对于一些需要高强度加密的应用场景来说是不够的。 无限制 JCE 权限策略文件适用于 Java Development Kit (JDK) 版本6、7和8，它允许开发者使用超过默认限制的密钥长度，从而提供更强的数据加密能力。 这些权限策略文件定义了 Java 运行时环境可以使用的加密算法及其最大密钥长度。用户需要将相应的压缩包中的 `local_policy.jar` 和 `US_export_policy.jar` 文件替换到 JDK 的安全目录下以解除默认限制。 以下是关于 JCE 及无限制策略文件的一些详细知识点： 1. **支持的加密算法**：JCE 支持多种加密算法，如 AES、RSA、DES、3DES、DSA 等以及哈希函数 SHA-1 和 SHA-256，用于数据加密、解密和验证。 2. **默认密钥长度限制**：在未安装无限制策略文件前，JDK 默认的 RSA 密钥长度不能超过 128 位。这可能不符合某些国家或地区的法规要求，并且影响了安全性。 3. **无限制政策文件安装**：用户需要解压相应的压缩包（如 `jce_policy-6.zip`、`jce_policy-8.zip` 或 `UnlimitedJCEPolicyJDK7.zip`），然后将其中的两个 .jar 文件替换到 JDK 的安全目录下，以启用更高的加密强度。 4. **提升安全性**：使用无限制策略文件后，开发者可以应用更强大的算法和较长密钥长度来增强数据的安全性，并抵御潜在攻击。 5. **合规问题**：虽然无限制政策提供了更高安全性，但在某些国家或地区可能会受到法规约束。因此需要遵循当地的法律法规和出口管制规定。 6. **适用范围**：这些策略文件适用于任何要求高强度加密的应用场景，包括但不限于网络通信、数据存储以及身份验证系统等。 7. **版本兼容性**：无限制 JCE 策略文件支持 JDK 6 至8 版本。对于更新的JDK版本，可能需要寻找相应的无限制政策文件进行升级以确保与最新 Java 平台保持一致。 理解并正确使用 JCE 和其策略文件对开发安全可靠的Java应用程序至关重要，特别是在处理敏感数据时尤为重要。通过提升加密强度可以有效保护数据免受未经授权访问和攻击的影响。
     
  • Pathfinding for 2D Games using Navigation2D.unitypackage
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    本教程介绍如何在2D游戏中使用Navigation2D.unitypackage进行路径规划，帮助游戏角色智能地避开障碍物并找到最佳移动路线。 Unity2D寻路Navigation2D (Pathfinding for 2D Games) V1.27需要使用Unity 2017.4.1或更高版本。 该插件利用了Unity内置的导航系统，使得在二维游戏中进行路径规划成为可能，并且无需任何轴旋转操作。以下是具体步骤： 1. 将所有2D碰撞器设置为静态。 2. 进入Navigation2D界面并选择Bake选项。 3. 使用NavMeshAgent2D来移动角色或物体。 该插件支持以下组件： - 内置的BoxCollider2D - 内置的CircleCollider2D - 内置的EdgeCollider2D - 内置的PolygonCollider2D - 内置的TilemapCollider2D 此外，它还为二维游戏封装了NavMeshAgent。
     
  • Algorithms for Website Optimization Using Bandits
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    本论文探讨了利用“多臂赌博机”算法优化网站性能的方法，通过智能分配资源和测试策略来提升用户参与度与转化率。 Bandit Algorithms for Website Optimization 是一本关于使用多臂赌博机算法来优化网站性能的书籍或指南。该主题探讨了如何利用这些算法在减少实验次数的同时提高用户体验和转化率，适用于希望改进其在线平台效果的数据科学家、产品经理和技术人员。
     
  • Data Converters for Communication using CMOS.pdf
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    本文档《Data Converters for Communication using CMOS》探讨了基于CMOS技术的数据转换器在通信领域的应用与优化，重点分析其设计原理和性能提升策略。 《CMOS Data Converters for Communication》是一份关于数据转换方面的资料，主要关注通信领域中的互补金属氧化物半导体（CMOS）数据转换器技术。这份文档深入探讨了如何利用先进的CMOS工艺来设计高效的数据转换解决方案，适用于各种通信应用需求。
     
  • Decision Modeling for Managers Using Spreadsheets
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    本书《决策建模与电子表格应用》旨在帮助管理者通过使用电子表格进行有效的数据分析和模型构建，从而做出明智的商业决策。 Managerial Decision Modeling with Spreadsheets是关于在运筹学中使用Excel进行建模的课题。该主题探讨了如何利用电子表格软件来解决管理决策问题，并通过实际案例分析展示了其应用价值。这种方法不仅提高了工作效率，还为复杂的商业挑战提供了有效的解决方案途径。
     
  • 关于《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》的论文解析.pdf
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    本文档详细解析了用于人体检测的Histograms of Oriented Gradients（HOG）算法，深入探讨了该方法的技术细节及其在计算机视觉领域的应用。 本段落对经典论文《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》进行了详细解读，并附有Python示例代码片段。该文中提出的HOG（方向梯度直方图）方法在人体检测领域具有重要影响。
     
  • Optimal Scheduling for Microgrids Using Particle Swarm.zip
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    本研究探讨了利用粒子群优化算法为微电网制定最优调度方案的方法，旨在提高能源效率和系统稳定性。通过仿真验证了该方法的有效性与优越性。 在微电网孤岛运行模式下，当主网供电不稳定或发生故障导致与主网断开连接后，微电网必须依靠自身所有的分布式电源来满足负载需求。在这种情况下，优化调度策略至关重要： 1. 在负荷低谷时段，调度方案类似于并网时的安排：首先利用风力发电（WT）和光伏发电（PV）向系统供电；如果有剩余电力，则根据储能装置的状态决定是否进行充电操作。如果 WT 和 PV 发电不足以满足需求，则由柴油发电机 (MT) 或燃料电池 (FC) 中成本较低的一方补充，仍然无法满足时则启用电池储存设备(BT)放电。 2. 在用电平段阶段，WT 和 PV 的发电量可能不足于负荷需求，在这种情况下需要通过优化计算来确定 MT 和 FC 发电量。如果发出来的电力超出负载所需，则将多余的能量用于给 BT 充电；反之若 WT 与 PV 所有输出仍不足以满足全部负载时，则启用电池放电以供用电。 3. 在高峰时段，微电网面临最大负荷需求，在这种情况下优先考虑使用发电成本较低的单元来供电。如果所有分布式电源都无法完全供应所需电力，则首先利用 BT 放电补充；若依然不足则根据各部分负荷的重要性逐步削减低重要性的负载，确保整体系统的供需平衡。 通过以上调度策略可以有效管理微电网在不同用电时段内的能源分配问题，并实现经济高效的运行模式。